学校人工智能信息化应用自评报告
学校人工智能信息化应用自评报告
人工智能的迅速发展将深刻改变人类社会生活、改变教育教学。2020年2月26日，教育部在印发的《2020年教育信息化和网络安全工作要点》第24条“培养提升教师和学生的信息素养”中明确提出：完善义务教育阶段课程设置，加强信息科技教育。建设普通高中人工智能样板实验室，保障中小学校具备开设人工智能课程的环境条件。开展人工智能相关教学与师资培训，搭建区域间人工智能教学成果交流平台。继续推进中小学人工智能教育课程建设、应用与推广工作。发布中小学人工智能教育课程包(初中版和高中版)和支持服务系统并推广应用。
我校是青岛市人工智能实验学校。在工作中我们借助教研、教学平台，积极推动人工智能课程开展和教师教研、集备工作，根据兴趣导向、应用驱动，学用结合，强化实践的原则，组建了实验班，按照上级对于高中段开课部署每两周开设1课时，开展人工智能教育教学工作。
在课堂上组织实验班的学生观看了人工智能的《开学第一课》，主要是“什么是人工智能”、“如何制造人工智能？、“NewGoogleAICanHaveRealLifeConversationsWithStrangers”等内容，很有收获。但是在观看过程中发现很多的人工智能相关联的知识，比如JAVA、大数据、Python、人工智能、物联网、数据分析、H5/WEB前端、嵌入式、Linux、C语言、单片机、C++等解根本看不懂，发现自己的很多方面都需要补课，不然每次培训老师讲解的专业东西还是理解不了，这对于我们教师和学生都是一个难点。也断断续续参加了各种形式的培训，和同仁们交流起来总体感觉是没有系统化，特别是参加了祁荣斌博士组织的磨课，和同事们讨论起来感觉层次太高，有些内容也是理解不了！学生和学生的学习和生活环境比较起来也存在地域差异性导致了学生接受人工智能相关教育程度深浅不一，而且面向高中生的课本难度很大，很希望能有个机会从零基础开始系统化学习人工智能，这样才能更好的教好学生，这一点线下交流的时候是很多老师的心声，期望能在领导和专家的引领下实现。
通过断断续续的学习，比如Python基础知识，由于实战少，只能阅读别人的文章里附带的相关算法的实现代码，这样的学习效果不明显。很多算法的实现，难以从代码级去理解其设计思路；对于很多算法比如随机森林，决策树，SVM等常见算法，虽然看了相关文章很多遍但是还是一知半解的。
在局教研员的领导下老师们积极参加集备，但是基于人工智能相关的很多配套基础知识的匮乏，对于集备中涉及到的很多知识点还是消化吸收不够，鉴于此以及和兄弟学校老师们的交流，感觉急切需要专家引领通过系统的培训学习以求真正理解与消化！
跌跌撞撞一路走来，还是取得了可喜的成果，王博辉、孙永恒同学的作品“智能信号灯”获得胶州市人工智能大赛项目一等奖。
人工智能技术前沿与产业应用结课汇报
中国人工智能（AI）产业近年来飞速发展，AI产品和应用深入到各个领域，既影响了人们的生活，也改变着社会的面貌。然而,人工智能是一个复合性的综合学科，AI在赋能不同产业的过程中充满机遇也有着挑战。以向同学们传授人工智能技术前沿进展和产业最新应用示范，从而打造新一代人工智能复合创新型人才为目标，信息学部李秀教授为人工智能项目新生及全院有志于人工智能创新创业同学打造了《人工智能技术前沿与产业应用》课程，以讲座汇报，阳光课堂，小组总结等多样化的形式，让同学们真正深入AI产业一线，早日确立未来学习目标，全院共有162名同学选课。
人工智能是一门极富挑战性的学科——除了计算机科学以外，人工智能还涉及信息论、控制论、自动化、仿生学、生物学、心理学、数理逻辑、语言学、医学和哲学等多门知识。基于人工智能技术的这一特点，李秀教授牵头联合北大，哈工大等兄弟院校及华为、腾讯、商汤、优必选等企业组建了由多位专家大咖组成的授课团队，以夯实基础-技术驱动-跨界融合为主线开设了系列精彩的讲座。 课程的第一堂课就特邀清华大学自动化系脑与认知科学研究所所长季向阳教授，介绍了机器学习的基础理论——季教授从什么情况下可以使用机器学习，为什么机器能够学习，机器是怎样学习的，机器如何才能更好的学习几个问题出发，介绍了统计学等基础学科是如何为机器学习模型的设计与分析提供理论基础的，并强调了核心机器学习算法离不开基础数学理论的指导支撑。 人工智能技术涵盖不同的技术分支，课程围绕物联网技术，人机交互技术，语音处理技术，脑机接口技术等，分别邀请了国内学界专家中国人工智能学会副理事长/北京大学刘宏教授，深圳市人工智能学会理事长/中科院特聘研究员李光林教授；哈尔滨工业大学(深圳)讲席教授/人工智能研究院院长IEEEfellow刘劼教授，上海交通大学计算机系俞凯教授、同济大学汽车学院毕欣研究员对相关技术进行了专题汇报。以李光林教授的神经-机器交互技术专题汇报为例子，李教授重点介绍了神经-机器接口技术及其人工智能协同系统的基本概念与最新进展，内容涵盖神经-机器交互技术概述、神经信息接口技术、脑机接口与人机协同系统、神经肌肉接口与人机协同系统、神经-机器交互技术展望几大方面，让同学们对未来脑机设备的应用充满了期待。图｜学界专家授课并与同学们交流
人工智能本身并不是一个单独的产业，而是通过赋能特定的产业产生AI+的效果。为了强化产教融合，本课程整合了华为、腾讯、商汤、美团、平安、优必选、深信服等众多人工智能领军企业的人才培养资源，特邀产业一线专家入校与同学们交流。其中华为云计算机视觉领域首席科学家田奇博士从计算机视觉的概述开始讲起，介绍了计算机视觉技术的发展历程和主要技术梗概，分析了目前计算机视觉的应用场景与市场，并对华为视觉研究计划和进展进行了介绍。腾讯天衍实验室主任郑冶枫博士结合腾讯天衍实验室最新研发工作，介绍了人工智能在医疗上的应用以及技术挑战包括疫情期间如何借助AI进行“抗疫”的故事。优必选CTO，研究院院长熊友军博士则引领了优必选公司研制的Walker和悟空机器人现场走入教室，介绍了智能服务机器人特别是人形服务机器人的国内外研究现状，以及服务机器人所涉及到的主要关键技术研究与发展反向，并对智能服务机器人的市场前景进行了分析。同学们为服务机器人的现场表演献上了热烈的掌声。
图｜各人工智能企业专家授课
古语有云：“读万卷书不如行万里路”。在课程负责人李秀教授的协调安排下，课程于2020年10月22日下午开展了阳光课堂活动，120余位选课同学被分为三组，分别前往腾讯，大疆和优必选三家不同领域的典型高科技企业调研参观，在一线体验人工智能技术在不同领域的应用情况与发展前沿。
图｜同学们前往高科技企业调研
每节课程结束后，同学们都纷纷提交了对于本节课程的思考与感悟，其中不少同学还以思维导图等方式，条理清晰的展示了自己对于主讲嘉宾讲授内容的理解。在课程的最后，共有十六位同学获得了“优秀作业奖”。
在最后一节课，同学们根据个人兴趣分为了十三个小组分别对十三位主讲老师的相关课题进行调研，整理成调研报告并在课堂上进行汇报展示。在汇报中，同学们有的针对相关领域的最前沿的技术进行了综述性的汇报，有的将主讲老师的内容与自己研究方向相结合谈了自己对于这一领域的理解。
课程感悟：朱羿：“人工智能技术前沿与产业应用”这门课给了我们这些象牙塔内的学生很多与来自工业界大咖接触的机会，近距离地感受到了AI的落地和应用场景，并且嘉宾们来自AI的各个不同细分领域，比如CV、语音、机器人、安全、金融等等，让不同研究方向的同学也能理解其他方向的最新研究动态，收获满满。
游程卉：这学期的“人工智能技术前沿与产业应用”课程内容紧扣前沿和技术两个关键词给我们带来了一系列精彩的讲座，例如来自腾讯的郑冶枫老师分享了腾讯AI抗疫背后的技术内容，华为田奇老师从计算机视觉基础内容讲到华为视觉全面布局。既有深度又有广度，让我受益匪浅，非常感谢课程团队的精心筹备和受邀来校的各位校企专家老师们！
郭冠求：十分幸运能够选上这学期的“人工智能技术前沿与产业应用”课程，除了精彩纷呈的课程讲座外，本课程还为同学们安排了企业参观的活动，我有幸能够前往大疆科技进行参观，了解到在蕴含在无人机背后的技术知识。大疆员工王闯老师为我们详细解读了每一款无人机的研发过程、技术创新点、背后蕴藏的研发者初心、相比业内的其他公司产品的领先之处等等；也讲到了大疆创始人汪涛如何从小便热爱航模与飞行器，从白手起家到领世界无人机事业之潮头的经历。临行前，同学们又很幸运的赶上了展厅中央的黑科技展示——手势识别控制无人机。返程后同学们根据所学知识，积极讨论其中的原理，推断出该技术可利用深度相机捕捉识别后通过深度学习得以实现。
图片|人工智能项目
文字|严江鹏何肃南
排版|何肃南
审核|洪明春